予測と最適化技術

過去10年間で、サプライチェーンにおけるデータ駆動型意思決定の実践は大きく進化してきました。Lokadは2008年に正確な予測に焦点を当てて始まりましたが、現代のサプライチェーンは単なる予測で止まるわけにはいきません。代わりに、不確実性の中で意思決定を最適化する必要があります。Lokadのアプローチは、クラウドベースのコンピューティング、プログラムパラダイム、現実世界でのパフォーマンスに対するコミットメントによって駆動される単一のパイプラインに予測と最適化を統合しています。

2020年、LokadはM5予測コンペティションでSKUレベルで世界一位にランクインし、精度に対する我々の執念を示しました。しかし、精度だけでは十分ではありません。厳しい制約、需要の不安定さ、経済的なトレードオフの中で予測を意思決定に変えなければなりません。Lokadは、これらの要求に確率的および確率的アプローチをEnvision、当社のドメイン固有言語に統合することで対応しています。

予測と最適化の抽象的な寓意

1. Lokadのテクノロジー世代

Lokadのテクノロジーは一晩で実現されたものではありません。それは、サプライチェーン分析における新たな課題に対処するために、複数の世代を経て進化してきました。

  • 潜在最適化（2024年）
    不確実性の中で難しい、複雑な組み合わせのスケジューリングやリソース割り当ての問題に取り組むためのパラダイム。

  • 確率的離散降下（2021年）
    不確実性が支配する状況での意思決定を計算するための堅牢な方法で、強力な確率的最適化技術を使用しています。

  • 微分可能プログラミング（2019年）
    数値最適化と機械学習の収束により、実世界のサプライチェーン制約に対処する統一されたモデルを提供しています。

  • ディープラーニング（2018年）
    大規模なAIパワーの予測を活用し、これは古典的な統計手法からGPUアクセラレーション技術への移行を示しました。

  • 確率的予測（2016年）
    単一点の推定値ではなく、需要の完全な確率分布を推定することに明確な重点を置いています。

  • 分位数グリッド（2015年）
    平均値や中央値の需要だけでなく、全体の分布を計算することでサプライチェーンの制約に対処しています。

  • 分位数予測（2012年）
    純粋な平均予測から**非対称の“バイアス”**予測を導入することで、ビジネス経済学に合致した予測に移行しました。

  • クラシック予測（2008年）
    当社の元々のアプローチは、モデルのライブラリを内部でベンチマークにかけましたが、現在はより洗練されたパラダイムによって置き換えられています。

2. 予測を超えて：最適化の重要性

クラシックな予測は、将来の需要の単一の数値推定（しばしば中央値）を提供します。直感に役立ちますが、実際の意思決定には重要なギャップが残ります。サプライチェーンは以下に対処する必要があります：

  • 在庫制約：在庫レベル、サプライヤーのMOQ、リードタイムなど
  • 経済的トレードオフ：保有コスト、不足ペナルティ、陳腐化リスク
  • 複雑なフロー：マルチエシュロンネットワーク、不確実なリードタイム、マルチソーシング

Lokadの最新の開発、例えばStochastic Discrete DescentやLatent Optimizationは、これらの課題に取り組み、不確実性を意思決定ワークフローにシームレスに組み込むことで、「予測エンジン」以上のアプローチを提供しています。

3. Lokadの実務における運用方法

当社のサプライチェーンサイエンティストチームが主導し、技術的貢献、特にすべてのEnvisionプログラミングを担当しています。

ステップ1. データ統合

過去の取引、製品属性、サプライヤー情報などを取り込みます。この統合されたデータセットは、予測と最適化の基盤となります。

ステップ2. 確率モデリング

Lokadの手法は、単一のポイント予測を返す代わりに、複数の結果にわたる確率を推定します。これは、動きが遅いSKUや需要の急増に役立ちます。この不確実性の受け入れは、堅牢な計画の鍵です。

ステップ3. 意思決定最適化

Latent optimizationやstochastic discrete descentなどのパラダイムを通じて、最適な再発注数量、生産スケジュール、または転送などの実際の意思決定を行い、制約と目標に合わせてカスタマイズします。

ステップ4. 継続的改善

新しいデータが到着すると、モデルは迅速に再キャリブレーションされ、意思決定は自動的に適応します。このエンドツーエンドのループにより、サプライチェーンの実務者が需要や供給の変化に対応し、俊敏に行動できるようになります。

4. Envisionとホワイトボクシング

サプライチェーン向けのドメイン固有言語

Lokadは、不透明な「ワンサイズフィットオール」エンジンの背後に技術を隠しません。代わりに、Envisionを提供し、透明性と設定可能性のあるサプライチェーン分析のために設計された言語を提供しています。パイプラインの各段階を検査および適応できます。

ビジネスの現実に合わせる

サプライチェーンは、生産と小売りとMROなど、幅広く異なります。Envisionスクリプトを使用すると、チームや当社のサプライチェーンサイエンティストが、プロセスに固有の制約やヒューリスティクスをハードコードできます。Lokadの高度な予測能力と組み合わせることで、このホワイトボックスアプローチは、あなたの実際の問題を解決し、厳格なテンプレートに合わせるのではなく、あなたに合わせます。

5. 次のステップ

Lokadは2008年に「正確な予測」という明確な約束で始まりました。今では、それらの予測を堅牢な最適化と融合させ、不確実性の中での優れた意思決定を提供しています。締め切りの厳しいスケジューリング、需要の急増、またはマルチエシュロンフローに苦労している場合でも、Lokadの世代を超えるテクノロジー―分位数予測からlatent optimizationまで―が対応しています。

もっと知りたいですか？以下をご覧ください：

  • 困難な、組み合わせ的スケジューリングの課題に直面している場合は、Latent Optimizationに参加してください。
  • 不確実性を日常の意思決定に統合したい場合は、Stochastic Discrete Descentを探索してください。
  • 現代の機械学習とサプライチェーン最適化が融合した詳細を知りたい場合は、Differentiable Programmingをチェックしてください。
  • または、Lokadがビジネスの制約を正確にモデル化する方法をご覧いただくためのパーソナライズされたデモをご希望の場合は、お問い合わせください。

最終的には、予測と最適化は切っても切れない関係にあります - Lokadの役割は、両方の世界のベストを活用できるようにすることです。